![[समीक्षा] Python for Finance Cookbook (Eryk Lewinson) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2550577/c1a-085k3-ok8z16g3uvzq-wpu5iz.jpg)
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Python for Finance Cookbook (Eryk Lewinson)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1803243198?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Python-for-Finance-Cookbook-Eryk-Lewinson.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Python+for+Finance+Cookbook+Eryk+Lewinson+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1803243198/
#वित्तीयडेटाप्रीप्रोसेसिंग #गैर्चअस्थिरतामॉडलिंग #मोंटेकार्लोसिमुलेशन #टाइमसीरीजफोरकास्टिंग #ट्रेडिंगस्ट्रेटेजीबैकटेस्टिंग #PythonforFinanceCookbook
पाइथन फॉर फाइनेंस कुकबुक, सेकंड एडिशन, एरिक लेविन्सन की व्यावहारिक तकनीकी पुस्तक है, जो वित्तीय डेटा के साथ काम करने के लिए पाइथन आधारित रेसिपियों का संग्रह प्रस्तुत करती है. इसका उद्देश्य केवल वित्तीय सिद्धांत समझाना नहीं, बल्कि डेटा प्राप्त करने, उसे साफ करने, दृश्य रूप में जांचने, मॉडल बनाने और परिणामों को उपयोगी निर्णयों में बदलने की क्रमबद्ध प्रक्रिया सिखाना है. पुस्तक में पैंडास, नम्पाइ और साइकि लर्न जैसी लाइब्रेरियों के साथ पारंपरिक मात्रात्मक वित्त के तरीके, जैसे कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल, फैक्टर मॉडल, गैर्च और मोंटे कार्लो सिमुलेशन, शामिल हैं. साथ ही टाइम सीरीज फोरकास्टिंग, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, ट्रेडिंग स्ट्रेटेजी बैकटेस्टिंग और क्रेडिट डिफॉल्ट पहचान जैसे आधुनिक अनुप्रयोग भी आते हैं. दूसरा संस्करण खोजपरक डेटा विश्लेषण और परिणामों की प्रस्तुति पर अधिक ध्यान देता है, जिसमें स्ट्रीमलिट डैशबोर्ड भी शामिल हैं. यह पाठक को तैयार कोड के पीछे मौजूद वित्तीय सावधानियों, डेटा सीमाओं और मॉडल सत्यापन की आवश्यकता से भी परिचित कराता है.
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पाइथन फॉर फाइनेंस कुकबुक, सेकंड एडिशन, एरिक लेविन्सन की व्यावहारिक तकनीकी पुस्तक है, जो वित्तीय डेटा के साथ काम करने के लिए पाइथन आधारित रेसिपियों का संग्रह प्रस्तुत करती है. इसका उद्देश्य केवल वित्तीय सिद्धांत समझाना नहीं, बल्कि डेटा प्राप्त करने, उसे साफ करने, दृश्य रूप में जांचने, मॉडल बनाने और परिणामों को उपयोगी निर्णयों में बदलने की क्रमबद्ध प्रक्रिया सिखाना है. पुस्तक में पैंडास, नम्पाइ और साइकि लर्न जैसी लाइब्रेरियों के साथ पारंपरिक मात्रात्मक वित्त के तरीके, जैसे कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल, फैक्टर मॉडल, गैर्च और मोंटे कार्लो सिमुलेशन, शामिल हैं. साथ ही टाइम सीरीज फोरकास्टिंग, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, ट्रेडिंग स्ट्रेटेजी बैकटेस्टिंग और क्रेडिट डिफॉल्ट पहचान जैसे आधुनिक अनुप्रयोग भी आते हैं. दूसरा संस्करण खोजपरक डेटा विश्लेषण और परिणामों की प्रस्तुति पर अधिक ध्यान देता है, जिसमें स्ट्रीमलिट डैशबोर्ड भी शामिल हैं. यह पाठक को तैयार कोड के पीछे मौजूद वित्तीय सावधानियों, डेटा सीमाओं और मॉडल सत्यापन की आवश्यकता से भी परिचित कराता है.
